データフィードを活用したマーケティング~その仕組みとメリット、活用のポイントとは。

データフィードを活用したマーケティング~その仕組みとメリット、活用のポイントとは。

”データフィード”というキーワード、みなさん一度は耳にしたことがあるのではないでしょうか?

データフィードは広告プラットフォームの分散化やデバイスの多様化などの背景から、もはや、マーケティング戦略に欠かせない存在となっています。

読んで字のごとく、”データをフィード(供給)するものだよね”と漠然と理解できていても、より具体的にデータフィードマーケティングで何ができるのか?実際にマーケティングに取り入れるにはどうしたらいいかなど疑問をお持ちの方も多いかと思います。

「データフィードマーケティング」を簡単にまとめると、「テクノロジ―の力を利用して、企業資産であるデータ(ex.商品データや顧客データ等)を、”自動的に”マーケティングに活用するという手法です。

その結果、”最小限の労力”で、多様化したタッチポイントにおいて適切に対応しエンゲージメントを構築することを可能とするものです。

今回は”データフィード”そして”データフィードマーケティング”とはどういったもので、データフィードをマーケティングに取り入れることでどういう効果が期待できるのか?実際にマーケティングに活用するにはどうしたらいいのか?をまとめてみたいと思います。

最終更新日:2019年3月14日

データフィードとは?

データフィードとは、「自社で保有している商品などのデータを、広告配信先のフォーマットに変換して送信する仕組み」のことです。

データフィードを利用することによって、企業が保有する商品マスターデータを利用して、自社ECサイトやショッピングモールの情報更新だけでなく、Google、Yahoo!などの検索サイト、ソーシャルメディア、ネット広告、等外部サイトへのデータ供給を自動で変換し提供することができます。

データフィードの活用

データフィード活用のメリット

分散化・多様化への対応

ユーザー行動の多様化・分散化が進む中、いかにパーソナライズされた最適な情報(広告)を、最適なタイミングで届けるか?ということの重要度が増しています。

ダイナミック広告や動的リターゲティング広告、検索連動型広告のようにユーザーそれぞれに関心が高いであろう情報を届けることができる広告メニューにはデータフィードが活用されています。

2018年には、LINE Dynamic AdsやYahoo!の動的ディスプレイ広告など新たなダイナミック広告が、そして広告以外でもInstagramのショッピング機能がリリースされました。データフィード広告の活動領域はどんどん広がっているといえます。

自社保有データの有効活用と自動化

商品データなど企業が保有するデータを変換し有効活用することで、多岐にわたる広告出稿先や外部サイトに対して、商品在庫と連動した広告キャンペ―ンを自動で展開することができます。

データフィードによる広告出稿の自動化により、マーケターは本来のマーケティング活動に注力し、広がり続けるタッチポイントに対して、最小限の労力でさまざまなプラットフォーム・メディアに対応することができます。

AIや機械学習の活用

各プラットフォームの広告配信のアルゴリズムは日々進化しています。大量のデータを活用し機械学習することで、広告効果は時間を追う毎に改善していきます。

媒体のもつアルゴリズムを最大限活用し効果をあげるためにも、より多くの正しい情報を提供することが重要となってきます。ここでもデータフィードのもつ役割が大きくなっているのです。

活用されるデータフィード

データフィードの活用シーンは、Facebookダイナミック広告やCriteo広告、Googleショッピング広告といった広告領域から、Indeed等のバーティカルメディア、価格比較サイト、Instagramショッピング機能など広告以外の領域にも広がっています。

Facebookダイナミック広告

Facebookが提供するダイナミック広告です。高精度なターゲティング機能によってユーザーに最適化された動的広告が自動配信されます。Instagramへのダイナミック広告も配信できます。

Criteo広告

高い技術を誇るCriteoエンジンによる機械学習と、世界最大規模の消費者行動データベースをもとに「誰に」「何を(どの商品を)」「どのように(どんなクリエイティブで)」表示するかを適切に判断し、ユーザー毎に最適化したバナーを動的に表示します。

Googleショッピング広告

検索連動型広告です。Google検索やGoogleショッピングで商品を検索したユーザーに対して画像や商品名・価格・店舗名などを表示します。

LINE Dynamic Ads

LINEのタイムラインを配信面にもち、ユーザーのWebサイト上での行動履歴や興味関心に基づいたパーソナライズされた広告を動的に配信することができます。

Yahoo!ディスプレイアドネットワーク(YDN)の動的ディスプレイ広告

Yahoo!が提供する動的ディスプレイ広告。圧倒的な集客力を誇るYahoo! JAPANのトップページやYahoo!ニュースなどのサービスほか、提携サイトにバナー広告を配信することができます。

Instagramショッピング機能

広告ではなく、フィード投稿からシームレスに購買へつなげる機能です。ユーザーがフィード投稿を見て商品を「発見」し、タグをタップすることによって価格や商品の詳細を閲覧して購入を「検討」、リンクから外部ECサイトに遷移し、投稿で見た商品をそのまま「購入」することができるため、ショッピング機能を通じて商品の認知から購入までをシームレスに繋げることができます。

Indeed

世界最大の求人情報特化型検索エンジンです。データフィードによる広告出稿では、タイトル表記などの効果的な掲載内容や、更新のタイミングをコントロールすることが可能になります。

ここで紹介した以外にも多くのシーンで活用されています。詳しくは以下の記事をご参考ください。

データフィードのしくみ

データフィードの要素

データフィードには大きく分けて以下の3つの要素があります。

  • 商品データ等マスターデータの用意
  • データフィード構築・最適化処理
    商品データなど自社データはそもそもマーケティング利用目的で用意されたものではないため、それぞれ媒体の規定のフォーマットに従って、データフィードの構築・最適化を行う必要があります。例えば、マスターデータ内の項目をマージして効果的な広告文を作成したり、視認性を高めるために表示するディスクリプションを調整する等のデータの整形、さらにはGoogleアナリティクス等の計測ツールを利用するためのパラメータを付与などの加工が必要です。
    また、データフィードの最適化は一度行ったらおしまいではなく、常に広告結果に対する改善施策を実施するのためのフィードの改修といった最適化も必要となります。
  • データフィードの管理・運用
    更新したデータをそれぞれのメディアにアップロードし、同期する日々の運用

    データフィードのしくみ

データフィードマーケティングの最大のポイント

データフィードマーケティングの最大のポイントは、それぞれのプラットフォームに対応し、継続的に広告効果を高めるための「データフィードの最適化」と「継続した管理・運用」です。

「データフィードの最適化」は、広告効果に大きな影響を与えることから、データフィードマーケティングの”肝”といえる部分になります。また、継続的な「データフィード最適化」とその運用・管理のしくみの構築が非常に重要となります。にもかかわらずなかなか自社のリソースで一から対応することが難しく、一般的にはデータフィード構築・運用のための外部サービスを利用する場合も多いことでしょう。

弊社フィードフォースが提供する ”セルフサーブ型” の「データフィード統合管理プラットフォーム dfplus.io」などのツールを利用することによって、データフィードの作成・管理・最適化を広告担当者自身が行えるツールを利用することもできます。

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dfplus.io」などの”セルフサーブ型”のツールでは、広告代理店や広告主の広告運用担当者自身が、データフィード最適化のための各種変換ルールや除外ルールの設定から広告クリエイティブのプレビュー、複数の広告媒体向けに作成したデータフィードの統合管理まで、データフィード運用に必要な全作業をWebブラウザから行えるため、データフィード作成時間を大幅に圧縮し、また広告結果に対する改善施策を実施するPDCAサイクルを短期化することができ、結果としてデータフィード広告の効果アップにつなげることができるというメリットがあります。

dfplus.io」3週間無料トライアルプラン提供中!

Criteo、Google、Facebookなど、話題の広告のデータフィードをすぐに用意したい!かんたんに運用改善したい!まとめて管理したい!そんな広告運用者の想いに応え、ブラウザで操作できるデータフィード最適化セルフサーブツール「dfplus.io」を提供中。3週間無料のトライアルプランで基本機能をすべてお試しいただけます。

さいごに

弊社フィードフォース主催のデータフィードに関わる可能性のあるすべての方を対象にした、日本最大級のデータフィード専門イベント「FeedTech2018 」を開催しました。

データフィードのトレンドを知ることができる開催レポートは以下よりご覧ください。

(執筆:松元)

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